基于计算机视觉的模具缺陷自动检测技术方法

为了提高模具质量、模具缺陷检测效率与检测准确率,提出了一种基于计算机视觉的模具缺陷自动检测技术。首先,通过获取模型空间特征数据,完成种群粒子位置和速度的初始化。然后,利用适应度函数分析,寻找局部和全局最优解,优化粒子速度和位置。接着,采用Sigmoid函数对粒子的速度和位置进行修正。最后,判定粒子的适应度是否稳定,并通过计算机完成模具缺陷检测结果可视化输出。实验结果表明,所提出的技术能够有效识别缺陷类型、缺陷内容、缺陷尺寸,且检测时间比传统人工检测方法至少缩短55%。此外,该技术的过检率为1.18%,正检率为99.32%,漏检率为8.76%,在所有检测技术中表现最佳。

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本文档关键词:模具,视觉,缺陷,计算机,自动检测